1. 列出logstash-plugins bin/logstash-plugin list****** logstash-output-kafkalogstash-output-nagioslogstash-output-nulllogstash-output-pagerdutylogstash-output-pipelogstash-output-rabbitmqlogstash-output-redis ****** 2. 根据output格式安装mongodb的output的plugin

写操作 复制集 mongo所有的节点都是写入到primary节点,同时写入oplog,secondary 节点会持续的从primary节点上复制oplog的信息,然后根据oplog写数据.secondary 节点的复制oplog,写数据是一个异步的过程. oplog 是一个capped collection(固定大小的集合,超过最大值后自动覆盖老的值),记录对数据库的更改操作.oplog大小默认是disk的5%,可以根据你的应用去调节 sharding 环境 sharding 集群环境,由mon

0x00 概述 我们用Logsatsh写配置文件的时候,如果读取的文件太多,匹配的正则过多,会使配置文件动辄成百上千行代码,可能会造成阅读和修改困难.这时候,我们可以将配置文件的输入.过滤.输出分别放在不同的配置文件里,甚至把输入.过滤.输出再次分离,放在不同的文件里. 这时候,后期再需要增删改查内容的时候,就容易维护了. 0x01 logstash如何读取多个配置文件 我们知道在启动logstash的时候,只要加上-f /you_path_to_config_file就可以加载配置文件了,如果

包结构长这个样子: server包:(服务器相关配置) HttpServer:用ver.x创建了一个http服务器,把接收到的req请求传入RPCRequest中: RPCRequest:解析请求body内容,把信息保存为M(类名) A(方法名) P(参数),同时还拥有invoke()方法,根据m.a.p的数据用反射调用方法. RPCResponse:没写,用来保存响应信息的. Manager包:(将所有需要被远程调用的方法保存到内容中,加快调用时遍历查询方法的响应速度) MethodManag

input { file { path => "c:\aa.json" start_position => "beginning" #sincedb_path => "NUL" codec => json { charset => "UTF-8" } } } filter { json{ source => "message" } #custom fields ruby

分布式读 读冲突 分布式中数据库有多份数据,各份数据可能存在不一致性. mongo 只会写到primary节点上,理论上来说不会有文档冲突,也就是说数据库中的数据都以primary节点为标准. 但是有种情况,一个主节点的数据还没有全部replicate 到secondary 节点,它down 了,这部分数据就有不一致性了,当它重新上线后变成了一个secondary 节点,就会有冲突了.需要将之前的这部分更新应用到cluster中.mongo 提供了rollback的功能来实现https://do

logstash解耦之redis消息队列 架构图如下: 说明:通过input收集日志消息放入消息队列服务中(redis,MSMQ.Resque.ActiveMQ,RabbitMQ),再通过output取出消息写入ES上,kibana显示. 好处:松耦合,降低logstash收集日志的负载对业务服务不受影响,前后端分离,消息能存储不影响ES维护. 下面我们就用redis做消息队列存储,架构如下: #安装redis,修改redis配置文件,bind和protected-mode [root@elk-

现在的公司由于绝大部分项目都采用分布式架构,很早就采用ELK了,只不过最近因为额外的工作需要,仔细的研究了分布式系统中,怎么样的日志规范和架构才是合理和能够有效提高问题排查效率的.经过仔细的分析和研究,确定下面的架构应该是比较合理的之一(Filebeat也支持直接写到ES),如果可以的话,Filebeat也可以不直接连到Logstash,先写到kafka,然后从kafka写到logstash的kafka插件.关于ELK的各种架构以及优缺点,可以参考https://www.ibm.com/deve

0x00 简介 现在的公司由于绝大部分项目都采用分布式架构,很早就采用ELK了,只不过最近因为额外的工作需要,仔细的研究了分布式系统中,怎么样的日志规范和架构才是合理和能够有效提高问题排查效率的. 经过仔细的分析和研究,确定下面的架构应该是比较合理的之一(Filebeat也支持直接写到ES),如果可以的话,Filebeat也可以不直接连到Logstash,先写到kafka,然后从kafka写到logstash的kafka插件. 关于ELK的各种架构以及优缺点,可以参考. 首先,不管是不是分布式架

[拆分版]Docker-compose构建Logstash多实例 写在最前 说起Logstash,这个组件并没有什么集群的概念,与其说是集群,不如说是各自去收集日志分析过滤存储到Elasticsearch中.这里做个多实例的Logstash,其实本质上只是为Logstash指定好占用的端口,输入输出的配置的挂载,如是而已. 本文配置为红框中的部分:Logstash多节点收集的数据,统统输出数据到es-tribe,让这个协调节点自己去负载均衡写入数据. 配置详见git仓库 https://gith

springboot里连接elk里的logstash,然后写指定index索引的日志,而之后使用kibana去查询和分析日志,使用elasticsearch去保存日志. 添加引用 implementation 'net.logstash.logback:logstash-logback-encoder:5.3' 添加配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <configuration debug=&quo

作为生产者和消费者之间数据流的一个中心组件,需要一个 Logstash 实例负责驱动多个并行事件流的情况.默认情况下,这样的使用场景的配置让人并不太开心,使用者会遭遇所谓的条件地狱(Conditional hell).因为每个单独的 Logstash 实例默认支持一个管道,该管道由一个输入.若干个过滤器和一个输出组成,如果要处理多个数据流,就要到处使用条件判断. 条件地狱(Conditional hell) 已知的在一个管道中实现多个独立流的方法是使用条件判断.主要方式是在输入部分通过标签标记事

1.导入数据 批量导入数据并查看    1.1 导入数据   1) 使用POST方式批量导入数据,数据格式为json,url 编码使用data-binary导入含有index配置的json文件 ]# scp /var/ftp/elk/*.gz 192.168.1.66:/root/ kibana ~]# gzip -d logs.jsonl.gz  kibana ~]# gzip -d accounts.json.gz  kibana ~]# gzip -d shakespeare.json.g

1.介绍 springboot框架,众多自动化的部署和约定配置,造成了springboot的着手麻烦,熟练后可以快速快捷进行开发,常用作快捷开发的java底层框架.各位看官都是大神,自行体会.      elasticsearch很受欢迎的的一款拥有活跃社区开源的搜索解决方案,底层用的是luence.      elasticsearch具有很丰富的插件库,对于很多开源框架都支持使得ES很是受欢迎.   2.安装配置过程 安装elasticsearch参考本博客的另一篇文章:http://www

开始: Mongo Shell 安装后,输入mongo进入控制台: //所有帮助 > help //数据库的方法 > db.help() > db.stats() //当前数据库的状态,包括collections属性,显示有多少个. > show dbs //显示所有的数据库 Insert Document 使用控制台insert和执行查询语法: db.inventory.insertMany({ { item: "journal", qty: 25, stat

ELKStack简介        对于日志来说,最常见的需求就是收集.存储.查询.展示,开源社区正好有相对应的开源项目:logstash(收集).elasticsearch(存储+搜索).kibana(展示),我们将这三个组合起来的技术称之为ELKStack,所以说ELKStack指的是Elasticsearch.Logstash.Kibana技术栈的结合,一个通用的架构如下图所示: YUM安装ElasticSearch 1.下载并安装GPG key [root@hadoop-node1 ~]

logstash input插件之mongodb是第三方的,配置如下: input { mongodb { uri => 'mongodb://mongo_server:27017/db' placeholder_db_dir => '/path/to/db_dir/' placeholder_db_name => 'table.db' collection => 'table' batch_size => 5000 } } 安装 ./logstash-plugin inst

一.用js写一个模拟用户登录日志表的信息 var userName = "chengxiang"; //声明一个登录名 var timeStamp = Date.parse(new Date()); //声明一个时间戳 var jsonData = {"loginUnser":userName,"loginTime":timeStamp }; //组成json字符串 var db = connect('log'); //链接数据库 链接的是哪一个

接前一篇CentOS 7下最新版(6.2.4)ELK+Filebeat+Log4j日志集成环境搭建完整指南,继续对ELK. logstash官方最新文档https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/index.html.假设有几十台服务器,每台服务器要监控系统日志syslog.tomcat日志.nginx日志.mysql日志等等,监控OOM.内存低下进程被kill.nginx错误.mysql异常等等,可想而知,这是多么的耗时耗力.logstas

在大量的解析日志并写入elasticsearch,在后端节点数据数量及磁盘性能等影响下,es不响应 问题描述: [--12T17::,][WARN ][logstash.outputs.elasticsearch] Marking url as dead. Last error: [LogStash::Outputs::ElasticSearch::HttpClient::Pool::HostUnreachableError] Elasticsearch Unreachable: [http:/

配置如下: es创建索引使用: logstash-chat-proxy-nginx-access-* logstash-chat-proxy-nginx-error-*